大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning

作者：煮酒与君饮 | 2024-06-28 12:25:05

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大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning
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大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning

关键词：大语言模型,微调(Fine-tuning),迁移学习,监督学习,Transformer,BERT,预训练,下游任务,参数高效微调,自然语言处理(NLP)

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

近年来，随着深度学习技术的快速发展，大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了巨大的突破。这些大语言模型通过在海量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和常识，可以通过少量的有标签样本在下游任务上进行微调(Fine-Tuning)，获得优异的性能。其中最具代表性的大模型包括OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT、T5等。

然而，由于预训练语料的广泛性和泛化能力的不足，这些通用的大语言模型在特定领域应用时，效果往往难以达到实际应用的要求。因此，如何针对特定任务进行大模型微调，提升模型性能，成为了当前大语言模型研究和应用的一个热点问题。

1.2 研究现状

目前，大语言模型微调的主流范式是基于监督学习的微调方法。即收集该任务的少量标注数据，将预训练模型当作初始化参

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